Semaphore 信号量限流，这东西真管用吗?
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Hello，大家好，我是楼下小黑哥~
最近参与公司的服务治理项目，主要目的是为了保证生产服务高可用性，以及高稳定性。
为了更好的参与的这个项目，这段时间一直在充电学习这方面的相关知识，包括限流，熔断，服务降级等等。
那在学习限流的时候，看到网上很多文章中直接使用了JDK 中 Semaphore 实现了限流器。
虽然到达的限流的目的，但是实际上其还是存在很大缺陷。
那你如果没有经过完整测试，直接将这套限流方式照搬过来，发到了生产环境，那就等着背这口大锅吧。
好了，今天我们主要来聊聊 Semaphore ，文章主要内容如下图所示：
semaphore
限流的方式有很多，从类型上分类，一般可以分为两种：
并发数限流 QPS 限流
并发数限流就是限制同一时刻的最大并发请求数，而 QPS 限流指的是限制一段时间内请求数。
那我们今天的讲的 semaphore 限流其实属于第一类，通过限制并发数，到达限流的目的。
semaphore中文翻译为信号量，它其实是并发领域中一个重要编程模型，几乎所有支持并发编程的语言都支持信号量这个机制。
JDK 并发包下 Semaphore 类就是信号量的实现类，它的模型比较简单,如下图所示：
Semaphore 内部有一个计数器，我们使用的时候，需要提前初始化。
初始化之后，我们就可以调用 acquire方法，获取信号量，这时计数器将会减 1。如果此时计数器值小于 0，则会将当前线程阻塞，并且加入到等待队列，否则当前线程继续执行。
执行结束之后，调用 release方法，释放信号量，计数器将会加 1。那如果此时计数器值的小于或等于0，则会唤醒的等待队列一个线程，然后将其移出队列。
并发流量通过 Semaphore进行限流，只有拿到信号量才能继续执行，保证后端资源访问数总是在安全范围。
Semaphore 限流
Semaphore 限流常见使用方式
了解完 Semaphore 基本原理之后，我们就来实现一个限流器。
public class ConcurrencyLimit {
private Semaphore semaphore;
private ConcurrencyLimit() {
}
public static ConcurrencyLimit create(int permits) {
ConcurrencyLimit concurrencyLimit = new ConcurrencyLimit();
concurrencyLimit.semaphore = new Semaphore(permits);
return concurrencyLimit;
}
public void acquire() throws InterruptedException {
this.semaphore.acquire();
}
public void release() {
this.semaphore.release();
}
public boolean tryAcquire() {
return this.semaphore.tryAcquire();
}
}
限流器底层直接使用 Semaphore，我们写个例子实际测试一下：
ConcurrencyLimit limit = ConcurrencyLimit.create(5);
ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool(
new ThreadFactoryBuilder()
.setNameFormat("limit-%d")
.build());
for (int i = 0; i < 10; i++) {
executorService.execute(() -> {
try {
limit.acquire();
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " START");
// 模拟内部耗时
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(new Random().nextInt(500));
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " END");
limit.release();
}
});
}
碎碎念：这里要注意了，
Semaphore的acquire方法与release方法，一定要成对出现。如果调用
acquire,最后别忘了调用release，可能会导致程序发生假死等诡异的情况。
输出结果如下：
可以看到，同一时刻，最多只有 5 个线程开始执行任务，起到限流了目的。
其实随便搜下 Semaphore限流，可以看到实现方式跟上面差不多。
那这上面的限流实现真的没问题吗?
「可以说有，也可以说没有，这主要还是要看限流器使用场景。」
Semaphore 限流缺陷
如果我们换一个场景，将这个限流器用在一个 Web 服务，我们来看下高并发情况下会有什么问题。
@Slf4j
@Component
public class LimitInterceptor extends HandlerInterceptorAdapter {
ConcurrencyLimit concurrencyLimit;
public LimitInterceptor() {
this.concurrencyLimit = ConcurrencyLimit.create(10);
}
@Override
public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
concurrencyLimit.acquire();
return true;
}
@Override
public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) throws Exception {
concurrencyLimit.release();
}
}
如上代码所示，我们在 SpringMVC 的拦截器中使用限流器。
任一请求执行的时候，首先将会经过 Interceptor拦截器中 preHandle 方法，在这里面我们调用获取信号量方法。
当请求逻辑完成之后，内部将会调用拦截器的 afterCompletion，我们在这里释放信号量。
在服务请求内，休眠 100ms，模拟内部接口耗时。
下面使用压测神器 「jmeter」 同时发起 500 个并发请求，模拟高并发的情况。
压测结果如下图所示：
从报表数据可以看到，虽然我们内部耗时仅仅只有 100 毫秒，但是接口平均请求耗时已经到达了 「2.4s」，P99 的耗时更是到达了 「4.4s」。
响应时间增长图如下所示：
可以看到并发数越大，接口响应时间也越大。
如果这个限流器真的应用在生产环境，可能刚发布上线的时候，流量比较小，接口响应一切正常。
后面一旦碰到请求数变大，接口响应时间将会拉长，然后客户请求出现大规模的超时。
当压力继续增大，服务端可能就没办法再接受新的请求。
那为什么会这样？
主要是因为 Semaphore#acquire方法如果没有获取到信号量，是会阻塞线程的，然后线程进入等待队列。
默认情况下 Semaphore 使用不公平锁竞争，那在高并发请求下，线程竞争资源比较激烈，有的线程可能运气比较好，直接拿到信号量，那这部分请求接口耗时将会是正常。
但是有部分线程可能运气不佳，直接被阻塞，一直等到最后才能拿到信号量，才能执行。
优化 Semaphore 限流
我们目前使用的大多数服务，追求的就是一个「低延迟，高吞吐」，那这类服务到达限流线之后，就应该直接拒绝，响应响应错误信息，快速结束请求。
那 Semaphore 实际还提供另一个tryAcquire 方法，这个方法如果拿不到信号量，将会直接返回 false，比较符合这种场景。
下面优化一下上面的限流代码，主要修改一下拦截器内 preHandle 使用的方法。
@Override
public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
if (!concurrencyLimit.tryAcquire()) {
response.getWriter().println("ERROR");
return false;
}
return true;
}
那通过这种方式，我们可以快速返回错误信息，不用让调用者一直等待。
再使用 jmeter 模拟高并发请求，结果如下：
可以看到这次响应时间就没有上一次那么夸张。
总结
一切抛开业务的架构设计都是耍流氓！
我们可以使用 Semaphore 快速实现一个限流器，不过使用过程一定注意使用场景，谨慎测试，切勿直接复制乱搬网上的代码。
那像大多数的互联网服务来讲，快速响应才是最重要的，所以限流一定不能使用 Semaphore#acquire阻塞式方法。
而像有些后台离线服务，不追求快速响应，只需要完成即可，那这类我们可以使用 Semaphore#acquire，将线程阻塞直到完成任务。
Dubbo 同步调用太慢，也许你可以试试异步处理